昨天TRAE Work更新，下午看到积分体系上线的那一刻，我心里咯噔一下——以后跑任务，每一轮都要花钱了。

先别急，让我把这次更新跟你捋一遍。具体内容可以看截图，或者看TRAE官网公告，我就不搬运重复了。跟你聊点官方公告里没写的东西。

不同大模型对应不同积分倍率

这个细节更新以后，就不能像之前那样"随心所欲"选大模型了。之前选大模型只看哪个排队人数少，只要不需要识图，日常办公、跑点简单的编程任务，随便选个排队少的模型，输出结果基本上没啥差别。

对我这种每天都在用agent工作的人来说，现在就必须得认真选模型了，以前是"用"，以后就得"精打细算地用"了。

任务消耗积分可视化

除了大模型积分倍率，TRAE Work还更新了一个不太容易注意到的细节。每次任务结束后，把鼠标放在TRAE Work任务回复的任意位置，回复的最后都会显示这次任务一共消耗了多少积分。

加上后台仪表盘的积分消耗记录，TRAE Work这次更新真的要把之前黑箱限额缺的课一点一点补回来。

国产agent集体转向积分制

看完上面这些更新，估计很多人都会有一个反应——这不就是在学WorkBuddy吗，WorkBuddy早就有了。我刚更新完也是这个反应。

但是当我把视野放大到同样是字节家的Coze、阿里的Qoder、KimiWork、百度的Dumate，才发现——国产agent已经集体转向了积分制，集体从免费时代走到了向收费转变的拐点。

这意味着什么？以前纯靠薅羊毛"白嫖"的时代要开始离我们远去，再想用挑agent、扒免费的方式省成本的空间只会越来越小。

想到这的时候，一开始我是慌的。作为普普通通上班族，想要用AI提升工作效率，业余再搞点自己的小玩意儿，肯定是想在这上边花的钱越少越好。

可是当我脑子里开始闪回从去年开始用豆包、千问、Coze、OpenClaw、WorkBuddy、TRAE，回想用它们做过的事情，努力在想里面到底还有没有能帮我省钱的办法。想了整整一个晚上，终于总结出来三条省成本的办法——不管是用agent的积分，还是用自己的API、token plan，都能用。

省积分方法一：根据任务类型选大模型

简单任务、长线任务优先用小模型、积分倍率低的模型，复杂任务、重要任务再用大模型。这是最简单、最直接省积分的办法，之前WorkBuddy上就在用，现在TRAE Work也要用上。

省积分方法二：固定工作流提炼成skill

就像在公司每天要汇总分析数据、每周要写周报、每月要写月报，这些高重复度、基本固定不变的工作流和业务流程，都可以提炼固化成skill，需要执行的时候直接调用，让agent按照固定的流程和规范输出结果。这样就能避免手动输入出现的表达不准确、agent拆解执行出现偏差再去纠偏造成不必要的积分、token消耗。

省积分方法三：自动化任务本地化

之前有一段时间，习惯把一些需要定时定点做的机械性重复工作设置成TRAE Work和WorkBuddy的自动化任务，可有时候忙起来会忘了打开客户端，就算没忘，每次执行自动化任务都会消耗额度、消耗积分。后来做运营数据看板，把需要每天重复下载报表、解析的动作写成了本地自动化脚本，把整个数据处理工作流集成做了个单机版客户端。每次只需要打开客户端，点功能按钮启动脚本完成全流程工作，到数据最终呈现到看板上，一个token都没花。

想完这三条，再回头看昨天刚看到积分制时的那点慌，其实已经没什么了。

工具在变，用法也得跟着变。免费时代教人怎么白嫖，收费时代教人怎么精打细算。慌是没用的，把账算明白才有用。